¿De qué hablamos cuando hablamos de explotar datos? El auge de la transformación digital de procesos productivos y de negocio y la implantación intensiva de sistemas de información han abierto una nueva vía de optimización y mejora: el uso de los datos. Descubre tres formas de explotar datos en tu proceso de digitalización.

El auge de la transformación digital de procesos productivos y de negocio, así como la implantación intensiva de sistemas de información, han abierto una nueva vía de optimización y mejora: el uso de los datos.

De forma apenas perceptible, estos sistemas de información presentes en las organizaciones han acumulado datos y datos que, sin duda, es hora de aprovechar. Existe la tecnología y existen los medios para hacerlo. ¿El siguiente paso? Obtener, a partir de ellos, información que optimice la toma de decisiones en el día a día. Exploremos tres formas de explotar datos.

El dato, actor protagonista en el ciclo de digitalización

Antes de nada, cabe preguntarse qué lugar ocupa el dato en el proceso de transformación digital de las compañías. ¿Qué hay que hacer para “tener” datos? ¿Qué sistemas “crean” los datos? Ante estas dudas frecuentes, cabe preguntarse “cómo” en lugar de “qué”.

Cualquier organización, independientemente del grado de digitalización que haya alcanzado en sus procesos, posee datos: en papel, en hojas de cálculo, en ERP’s, en sistemas de gestión de RRHH… El reto a afrontar es cómo captar y modelar esos datos para convertirlos en información útil.

Generación, captación y modelado

A la hora de afrontar un proyecto de datos, pueden diferenciarse tres grandes fases: la generación y/o captación del dato; el análisis y modelado de los datos captados; y la explotación del dato con el fin de convertirlo en información de utilidad.

La complejidad y alcance de cada una de estas fases dependerá directamente de los objetivos de negocio marcados, que a su vez deberán responder y estar alineados a una estrategia empresarial.

• Generación y/o captura: el primer paso consiste en analizar qué datos existen y están disponibles en la organización. Como resultado, dos posibles acciones: implantar sistemas que sean capaces de facilitar la generación digital de los datos requeridos, e implantar la infraestructura necesaria para realizar una captura continua de estos en tiempo real.
• Modelado: el siguiente paso es analizar, transformar y estructurar los datos capturados en entidades de negocio con un significado dentro de los procesos de la compañía. Dicho de otro modo, el objetivo es dar forma a esos datos para convertirlos en información de utilidad.
• Explotación: una vez dispuestos los datos estructurados y listos para su procesamiento, llega el momento de su aprovechamiento para alcanzar las mejoras marcadas. A continuación, se expondrán algunas de las alternativas existentes.

Tres formas de explotar datos, tres modos de mejorar

La eficiencia de un proceso productivo depende directamente de la calidad de las decisiones tomadas, y la eficacia de estas es inversamente proporcional al tiempo invertido en ejecutarlas. El tiempo es oro, y el dato ayuda a optimizarlo. Cada negocio es distinto, y sus objetivos estratégicos inevitablemente varían. No obstante, todos tienen algo en común: la necesidad de mejorar de forma continua.

Cuadros de mando y tiempo real

El modo de explotación más extendido: el cuadro de mando. A grandes rasgos, el objetivo principal de este tipo de soluciones es mostrar al usuario final información que le ayude, con un simple golpe de vista, a identificar si los procesos, áreas o ámbitos de los que es responsable marchan como deben.

Sin embargo, no por extendida la elaboración de cuadros de mando siempre es bien aplicada. El primer paso para elaborar un buen cuadro de mando es analizar el perfil de usuario al que va destinado y alinear su contenido a la necesidad de aquel. Es necesario huir del exceso de información e “ir al grano”. Sólo de esta forma se alcanzará el objetivo principal: facilitar la toma de decisiones.

Como complemento al requisito anterior, un buen cuadro de mando debe estar alineado a un conjunto de objetivos de negocio y, por ende, ha de representar el estado y la evolución en un período de tiempo específico de KPIs concretos y suficientemente representativos para el perfil al que están destinados. Ello va a permitir asimismo construir cuadros de mando sencillos y visuales que ofrezcan una foto actual del estado de los procesos a golpe de vista.

Por último, y siempre en la medida de lo posible, un buen cuadro de mando debe ofrecer información en estricto tiempo real. Cada día más, es la capacidad de anticipación y la rapidez en la resolución de problemas la que marca la diferencia y mejora la competitividad.

Detección de anomalías en tiempo real

La explotación de datos a través de cuadros de mando proporciona un método eficaz para mostrar al usuario final el estado de sus KPIs de negocio. No obstante se trata de un método pasivo, es decir, es el usuario el que ha de sacar conclusiones a partir de su análisis. ¿Por qué no dar un paso más?

El dato puede tener iniciativa propia, puede ser proactivo y hablar por sí mismo. Sólo hace falta un poco de IA y Big Data para alcanzar modelos inteligentes de detección de anomalías.

Este tipo de sistemas se encargan, en esencia, de analizar continuamente un determinado conjunto de datos con el fin, en primer lugar, de identificar patrones comunes, continuos y persistentes en el tiempo para, en última instancia, detectar si un determinado suceso o comportamiento es anómalo.

Los modelos de detección de anomalías tienen una ventaja sustancial sobre otros modos de explotación de datos: más allá de girar en torno a KPIs predefinidos, desenmascaran posibles problemas o cuellos de botella ocultos.

Modelos inteligentes de autoaprendizaje

Siguiendo la senda de la aplicación de modelos inteligentes, pueden aún darse pasos más allá en relación al uso de datos para la implementación de sistemas que mejoren de forma sustancial los procesos de una organización.

A través del análisis de datos y su procesamiento en combinación con el desarrollo de componentes Machine Learning, pueden implementarse modelos predictivos que ofrezcan estimaciones con un alto grado de fiabilidad sobre parámetros de producción claves para la estrategia empresarial de la organización.

Asimismo, a través de retroalimentación y aprendizaje, dichos modelos pueden alcanzar un alto grado de autonomía a la hora de anticipar errores, anomalías o bloqueos en la ejecución de un proceso de negocio. E incluso, más allá, facilitar la operativa diaria a través de la asistencia automática a la toma de decisión.

En resumen, el ciclo de vida del dato y su poder como motor de mejora de procesos empresariales es tan grande como grandes sean los objetivos marcados. No siempre es necesario abordar proyectos complejos, ni siempre es suficiente con un cuadro de mando. El dato está a disposición de la estrategia, sólo hay que saber aprovecharlo.